個人的には、QSARがMDやMOのようなシミュレーションを併用しているように、QSPRのあたりもPBPKやPK-PDなどのシミュレーションを活用してもっとうまくやる日が来ないかなと願っている。

なんかそんなこと書いてたよなーと探したらいくつか見つけたが、その当時はRに傾倒していたのか…そして8年前か、前職で無駄にサボりすぎたな…

最近Novartisからそのあたりの論文出たので早速読んでみた。こういう論文テンション上がるわ。

• Physiologically Based Pharmacokinetic Modeling in Lead Optimization. 1. Evaluation and Adaptation of GastroPlus To Predict Bioavailability of Medchem Series
• Physiologically Based Pharmacokinetic Modeling in Lead Optimization. 2. Rational Bioavailability Design by Global Sensitivity Analysis To Identify Properties Affecting Bioavailability

尚スライドも見つけたのと、著者を調べたらsimulation plusからnovartisに移ったのかな？でもこのあたり精力的にやるんだろうなぁ。

論文の内容は一部はよくあるQSPRでCLintを予測してPBPKモデル(一部の人達から熱狂的支持をうけるGastroPlus、でもちょっと使いづらい)に渡してBioavailability(F)を予測するというもの。

論文中では実験値もQSPRから予測したCLintでも全然あってない、ｙ=x+aみたいな横棒の線になってた。でもCL(local)っていう局所予測モデルになおすとすごく改善していたので、おーすごいすごいこれはと読んでたけど。これはgastroplusのFに合うようにCL(local)をoptimizeして、それをQSPRで学習したっぽい…　ちょっとずるいけど仕方ないのかなぁ。以前も似たようなことあったし。

Figure.5のランドスケープは有用そう、今度試したい。

2部はPBPKでシミュレーションして、PLSで重要そうなパラメータを出してくるっていう話。スキャフォールド依存的なそういうパラーメータがシミュレーションで見つかると面白いよなぁと思うが、こういうことやるには簡易でスループットの高いPKアッセイ系がないと難しいかなと思った。

追記 18.02.09

Kindle版が出たので早速買おうと思い目次を読んだら、これは自分が読むよりも子供に読ませたほうが良いのでは？と思い、紙の方を注文した。

プログラマの数学 第2版
結城 浩
SBクリエイティブ / ?円 ( 2018-02-08 )

Kindle版が待ち遠しい

プログラマの数学第2版
結城 浩
SBクリエイティブ / 2376円 ( 2018-01-17 )

4年前のドラフト

木村先生はいい。この頃のインタビューでちょっと感銘をうけたのは忘れない。

将棋は面白いけど、最近は全く指してない。他にやることが多すぎて暇がない… youtubeの将棋チャンネルは見てるけどねｗ

7六〜6六に歩をあげてから、四間飛車にせずに、矢倉を組むことがある。

木村の矢倉　急戦・森下システム
木村 一基
マイナビ（日本将棋連盟発行） / ?円 ( 2012-03-24 )

木村の矢倉　３七銀戦法基礎編
木村 一基
マイナビ（日本将棋連盟発行） / ?円 ( 2012-12-26 )

やっと時間が取れたので嬉々としてコードリーディングしてるけど、謎のディレクトリが結構あってexamplesに移したほうが良いんではと思うものもあった。これから洗練されていくのだとは思いますが、強化学習とかが一緒に入っていると使いづらいんじゃないかなぁ（自由度がなくなるっていう意味で）。

このあたりは、ウェブフレームワークのフルスタックがいいのか、薄いラッパーがいいのかっていう問題に似ている気がするけど、Flask使いの僕としてはdeepchemはとりあえず使いつつ、便利な機能を参考にしつつ薄いフレームワーク作って柔軟に対応できるようにしていくようになっていく気がする。

あとドッキングシミュレーション周りのコードに興味があるんだけど、MOEとか schrodingerに対応してほしいなと思うけど、これは自分でやるかもしれない。ただ、ドッキングシミュレーションの大雑把な情報をDLにかけて高次の抽象表現得られるとは全然思わない。むしろCNNのようなコンボリューションの効果のほうが、いわゆるMDのような動的な効果を考慮するようになっていいんじゃないかなぁと考えている。

ただし、自分のスタンスとして、ドッキングってのは反応の前後でproductとかreactantが変化しない化学反応 だと捉えているので、そのあたり表現できない荒い計算は未来が感じられない。正直、軌道の係数とかインプットにしてみたい。

pafnucyも読む。

DeepChemのソースコード黙々リーディング会っていう、ソースコード読みながら注釈入れつつGithubで共有して、そのあとリパブリューでビールをガブガブ飲む会を思いついたんだけど、興味ある人おるかな？

data

dataいじり用

dock

docking関連

feat

記述子関連

• adjacency_fingerprints.py
• atomic_coordinates.py
• basic.py
• binding_pocket_features.py
• coulomb_matrices.py
• fingerprints.py
• graph_features.py
• mol_graphs.py
• nnscore_utils.py
• one_hot.py
• raw_featurizer.py
• rdkit_grid_featurizer.py

hyper

parameter最適化用

metalearning

metrics

sklearn.metrics

models

molnet

nn

rl

強化学習

splits

データセット分割

trans

tree.txt

utils

ちょっとスライドたくさん作らなきゃいけなくて、休日出勤したので帰りにリパブリューでIPA飲んできた。うまし

月曜は家で仕事してたら、電車に乗り遅れて昼が取れなかったのだけど、会議が予定より早く終わって七彩のラストオーダーに間に合ったので、初めての七彩。注文を受けてから麺を打つの斬新。

庫裏で日本酒ちょっとずつ。

週末は弟夫婦が来てたのでやきとりの王将にいった。

焼きうずらのたまごは殻ごと食べられて不思議な触感だった。

前回から一ヶ月でレベルアップ。早かったわｗ

年末年始に英語のポッドキャストを聴きながら、しあわせタマゴを使用してゴプラをポチポチしながら歩くという一石三鳥な取り組みを毎日やったのが効いた。

深層学習、強化学習関係の本を買ってみた。

速習強化学習は八重洲ブックセンターでパラパラめくったら良さそうだったので購入。あとAIっていうラノベだかファンタジーの新ジャンルが出来ていて花開いているなと感じた。

それから、深層学習、強化学習をCで実装するっていう漢だなと思える本があった。

速習 強化学習 ―基礎理論とアルゴリズム―
Csaba Szepesvari
共立出版 / 3240円 ( 2017-09-21 )

詳解ディープラーニングも読み物として良さそうだなと思ったんだけど、分厚かったので却下、家に帰ってポチるかとアマゾン開いたらKindleでも買えたのでそっちを購入、でもfire8だとちょっと文字が小さい。固定レイアウトはあんまりよくないよね。

詳解 ディープラーニング　TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理
巣籠 悠輔
マイナビ出版 / ?円 ( 2017-05-30 )

昨日のこれをちゃんとコマンドライン化してmishima.sykのrepositoryにあげておいたので適当にいじってください。

まともに動くようになったらpypiにでもあげようかなと思いますがとりあえず動かしたい場合にはgit cloneしてから

python setup.py install

で、md2pptxというコマンドが使えるようになるのでmd2pptx --helpで使い方を確認してください。

もともとのmarkdownの記法ではクラス属性とか渡せないんだけど、Attribute_list を使うとよろしい感じだったのでそうしています。

• power pointのlayoutを指定する
• テキストボックスのareaの位置、大きさを指定する
• 画像の位置、スケールを指定する

あたりの情報はこれを使えばなんとかなるのではないかと。

カスエラを探しに浅草に行って、無事ゲットしたので鳥椿に寄ってきました。

ペプシのトリス割を飲んだ。

毎年、正月休みで食べすぎて体重が増えて困るので今年こそはと工夫してみた。

クリスマス-年越しイベントのせいか、近所の公園が常にルアーが炊かれているので、英語のポッドキャストを聴きながら、しあわせタマゴを使用してゴプラをポチポチしながら歩くという一石三鳥な取り組みを毎日やった。

TEDとかその他のポッドキャストもそうだけど、一回10分くらいの長さだから、3話聞くと、たまごの効果が切れてちょうど終了タイミングなのでよい。更に夜歩く時はコンビニでチューハイ買って飲みながら歩いていたので四鳥効果が得られてさらによろしかった。

ザングースも取れたし、モンボも800弱までたまった。

ただ、ゴプラポチポチも割と集中力が削がれるので、押しっぱなしのほうが良かったなぁと思う。

ホエルコを相棒にして2週間くらい。